Applied AI Engineer - LLMs y Sistemas Agénticos

Acerca del puesto

Una fintech que desarrolla soluciones para transferencias internacionales y remesas, con operación principalmente entre Estados Unidos, México y Centroamérica, busca un/a Applied AI Engineer para su equipo tecnológico. La posición se centra en diseñar, desarrollar y llevar a producción soluciones de inteligencia artificial basadas en LLMs, sistemas agénticos y recuperación de información (RAG), con un enfoque de ingeniería aplicada a problemas de negocio.

Responsabilidades principales

• Diseñar, desarrollar y mantener aplicaciones basadas en LLMs usadas en procesos reales de negocio.
• Construir sistemas agénticos que interactúen con herramientas, APIs y servicios externos, con controles sobre sus acciones.
• Evaluación de cuándo conviene usar agentes, workflows determinísticos o una combinación de ambos.
• Diseñar e implementar soluciones RAG, incluyendo chunking, embeddings, retrieval, reranking y gestión del contexto.
• Implementar mecanismos de evaluación de calidad de respuestas, recuperación y comportamiento de los agentes.
• Resolver problemas de alucinaciones, errores de ejecución, latencia, costos y confiabilidad.
• Definir mecanismos de validación, manejo de errores y monitoreo para soluciones en producción.
• Colaborar con equipos de producto e ingeniería y participar en decisiones de arquitectura e implementación.

Perfil requerido

• Experiencia en LLMs y sistemas agénticos, con aplicaciones en producción más allá de prototipos.
• Participación directa en decisiones de arquitectura e implementación de soluciones con agentes.
• Experiencia en tool calling e integraciones con APIs o servicios externos.
• Capacidad para justificar cuándo usar un agente y cuándo resolver con lógica determinística.
• Experiencia en pipelines RAG y en evaluaciones de calidad de aplicaciones con LLMs.
• Experiencia sólida desarrollando soluciones con Python y buenas prácticas de desarrollo y pruebas.
• Autonomía para investigar, proponer alternativas y ejecutar soluciones de principio a fin.

Habilidades requeridas

• Frameworks de orquestación de agentes como LangGraph, Pydantic AI o similares (deseable).
• Model Context Protocol (MCP) (deseable).
• Bases de datos vectoriales y herramientas de búsqueda semántica (deseable).
• Herramientas de observabilidad y evaluación de aplicaciones LLM (deseable).
• Machine Learning y Data Science (deseable).
• Experiencia en fintech, pagos, fraude o procesos regulados (deseable).

Lo que ofrecemos

• Trabajo remoto y horario ajustado a la célula de trabajo, de lunes a viernes.
• Seguro de gastos médicos mayores y seguro de vida (para México).
• Acceso a cursos, certificaciones y clases de inglés.
• Oportunidades dentro de las diferentes líneas de negocio.